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文档简介

司户筛选,得到满足预设筛选条件的初始汽车用数据计算每个初始汽车用户的重点道路行驶里汽车用户中提取满足预设行驶特征条件的汽车2根据所述实际行驶数据得到所述多个汽车用户的行驶特征,并利从所述至少一个初始汽车用户的实际行驶数据中提取满足预设路径条件的重点道路将所述实际行驶数据中的经纬度数据与路网中的道路进行匹配,分别计算所述每个汽车用户在不同道路类型的道路上的人行驶里程得到所述行驶特征中的不同道路类从所述初始汽车用户的实际行驶数据中提取经纬结合空间聚类算法和所述至少一个初始汽车用户的经纬度数据得到至少一个密集的计算所有节点的满足预设长度条件的路径,并将所述计算所述重点道路上的行驶里程,并判断所述重点道路上的如果所述重点道路上的行驶里程不满足所述预设里程路行驶里程,从所述至少一个初始汽车用户中提取满足预设行驶特征条件的汽车重点用基于所述重点道路行驶里程计算所述每个初始汽车用户的重点道路行驶将所述初始汽车用户按照所述重点道路行驶里程比例的降序排列3筛选模块,用于根据所述实际行驶数据得到所述多个汽车提取模块,用于从所述至少一个初始汽车用户的实际行驶数据中提取件的重点道路数据,并基于所述重点道路数据计算每个初始汽车用户的重点道路行驶里度分布特征中的至少一项。4[0001]本发明涉及电数字数据处理技术领域,特别涉及一种汽车重点用户的挑选方法、多个汽车用户的实际行驶数据;根据所述实际行驶数据得到所述多个汽车用户的行驶特从所述至少一个初始汽车用户的实际行驶数据中提取满足预设路径条件的重点道路数据,路行驶里程,从所述至少一个初始汽车用户中提取满足预设行驶特征条件的汽车重点用户。度分布特征中的至少一项。5足预设行驶特征条件的汽车重点用户。所述重点道路行驶里程计算所述每个初始汽车用户的重点道路行驶里程比例;选取单元,内的初始汽车用户作为所述重点用户。6[0017]本发明实施例可以一方面根据多个汽车用户的实际行驶数据得到多个汽车用户[0019]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得7[0022]具体而言,图1为本发明实施例所提供的一种汽车重点用户的挑选方法的流程示8[0035]本发明实施例可以从至少一个初始汽车用户的实际行驶数据中提取重点道路数中的经度和纬度数据,利用DBSCAN(Density_BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,基于密度的聚类算法)空间聚类算法对车辆经纬度点进行聚图中所有节点且边权值和最小的树。Kruskal算法的核心思想是基于边的权重进行贪心选,9[0047]如图2所示,以100辆重型车6个月车辆在广西壮族自治区南宁市的实际行驶数据[0059]如图3所示,本发明实施例可以提取初始汽车用户的实际行驶数据中的经度和纬,新执行空间聚类和计算。直至重点道路上的行驶里程占初始汽车用户总行驶里程的50%以[0066]本发明实施例可以基于每个初始汽车用户的重点道路行驶里程和总行驶里程计[0069]本发明实施例可以将筛选出的初始汽车用户按重点道路选取排名前10%的用户作为汽车重点用户。例特征和行驶道路多种因素进行综合分析,提取出可以用于表征用户群体的汽车重点用提取模块300,用于从至少一个初始汽车用户的实际行驶数据中提取满足预设路径条件的重点道路数据,并基于重点道路数据计算每个初始汽车用户的重点道路行驶里设排名阈值内的初始汽车用户作为重点用户。例特征和行驶道路多种因素进行综合分析,提取出可以用于表征用户群体的汽车重点用[0089]存储器501可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non_volatilememory例如至少一个磁盘存储器。和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(IndustryStandardArchitecture,简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent,简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustryStandard理器执行时实现本发明实施例提供的汽车重点用户的术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器光纤装置,以及便携式光盘只读存储器实施方式中,N个步骤或方法可以用存储在

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